
UI-Venus-2-9B:蚂蚁集团的9B GUI智能体,无论文、无公告,却拥有接近SOTA的指标
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- openaiOpenAI: GPT-6.1 Sol2026-09-2952智能
- anthropicAnthropic: Claude Sonnet 5.52026-09-2856智能
- typesafeTypeSafe: Jev 1.132026-09-24$0.04 / $0.00 每百万 tokens · 776 tok/s
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Luna2026-09-2238智能
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Sol2026-09-2248智能
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- z-aiZ.ai: GLM 5.32026-08-1845智能75代码
UI-Venus-2-9B 于 2026 年 8 月 26 日上架 Hugging Face,但缺少通常围绕模型发布的一切配套内容。没有公告帖。没有新闻稿。没有技术报告——README 上的 arXiv 徽章指向一个占位 URL,引用块中明确写着TODO:待 UI-Venus-2 报告公开后更新 arXiv 标识符。项目页面链接同样是个占位符。截至撰写本文时,该仓库的下载量为零,仅有一个赞;其中的四个 safetensors 分片描述了一个通用 GUI 智能体,在其自己的模型卡上,它在 AndroidWorld 和 OSWorld-Verified 上超越 Qwen3.6-27B,在 WebVoyager 上超越 Claude Opus 4.6,在 Online-Mind2Web 上超越 OpenAI Operator,并将 OSBlind 攻击成功率从此前 GUI 智能体常见的 90%+ 降至 18.5%。InclusionAI 的模型卡将该系列归功于 Ant Group 的 Venus Team,这标志着 Ant Group 悄然进入开放权重计算机使用赛道——而最悄无声息之处在于,这些数字至今尚无任何一项被独立复现。
实际发布的内容
该仓库名为inclusionAI/UI-Venus-2-9B,标记为图像-文本到文本,带有qwen3_5架构标签。该模型有 9B 参数,由 Qwen3.5-9B 初始化,以 BF16 格式在 Apache-2.0 下发布。它是一个基础 GUI 智能体:观察界面、推理任务状态、执行动作,并将结果反馈纳入下一步决策——一个闭环的“观察–推理–行动–反馈”循环,模型卡称该模型在一个检查点中经过训练,可覆盖移动应用、Web 平台和桌面操作系统。
• 参数 — 9B,由 Qwen3.5-9B 初始化,BF16,四个分片。
• 许可证 — Apache-2.0.
• 上下文 — 官方 vLLM 调用中设置了 --max-model-len 262144(256K 个 token),也就是智能体在一个回合中可以保留的截图历史量。
• 服务——一流的 vLLM 支持,提供兼容 OpenAI 的端点,以及一个--reasoning-parser qwen3 标志,这意味着模型会在其动作之前以 Qwen3 风格生成推理标记。
• 覆盖范围——该卡片声称训练覆盖超过170+多语言移动应用(100+中文、70+英文)、50k+在线网站,以及包含50+专业应用的原生桌面操作系统。
推理解析器的细节比看起来更重要。一个在行动之前思考的GUI代理并不新鲜,但发布一个接入标准vLLM、使用兼容OpenAI的API和原装Qwen推理解析器的代理,意味着部署环节在好的意义上平淡无奇——只需一条命令即可启动,对于一个昨天才创建的模型来说,这种成熟度非同寻常。

数字,以及它们不是什么
以下内容均来自供应商报告。模型卡发布了对比表格,其中列出了强公开基线,而对UI-Venus-2-9B表现最佳的一行是AndroidWorld 80.2——高于Qwen3.6-27B的70.3、MAI-UI-8B的70.7和GUI-Owl-1.5-32B-Instruct的69.8。在OSWorld-Verified上,该9B模型取得70.8,同样领先Qwen3.6-27B的62.0,但落后于Kimi K2.6的73.1。在网页导航方面,模型卡列出WebVoyager 90.8,高于Claude Opus 4.6的88.0和Seed-2.0的85.1;以及Online-Mind2Web的74.0,对比OpenAI Operator的61.3。
最引人注目的内部对比,是与模型自身基座的对比。在DeskCraft上,UI-Venus-2-9B得分48.0,而其初始化来源的Qwen3.5-9B仅得14.6——33.4分的跃升正是训练方案的全部论据所在,这一规律在CAPTCHA上同样成立:MCA-Bench 75.7对基座的30.4,NextGen-CAPTCHAs 47.6对2.8。CAPTCHA的数据本身就值得单独关注,因为它们是最清晰的信号,表明该模型是为运行真实、充满对抗性的生产网站而生,而非面对干净的基准测试页面。
• 移动 — AndroidWorld 80.2、MobileWorld 65.8、VenusBench-Mobile 46.5。
• 计算机使用 — OSWorld-Verified 70.8, DeskCraft 48.0.
• Web:WebVoyager 90.8、Online-Mind2Web 74.0、REAL 76.9、Odysseys 77.3。
• GUI 定位 — ScreenSpot-Pro 73.0、VenusBench-GD 77.1、OSWorld-G-R 78.5、UI-Vision 53.2。
• CAPTCHA:Spatial-CAPTCHA-Bench 42.8、MCA-Bench 75.7、NextGen-CAPTCHAs 47.6、OpenCaptcha 50.7。
• 安全性 — OSBlind 攻击成功率为 18.5%,同一卡片上 Claude 4.5 Sonnet 为 73.0,GPT-4o 为 93.3。
配方:五个任务族,三个阶段
{{1}}该卡描述的训练流程,正是基础模型增量如此之大的原因。UI-Venus-2 通过三个阶段,在五个任务族——Grounding、CAPTCHA、Mobile、Web 和 Computer——的精心互补混合体上进行训练。{{2}}第一阶段,在模拟移动、网页和操作系统环境中进行大规模基于轨迹的多模态中期训练,通过人类与判别器协作验证过滤无效交互,并辅以程序化合成的 Grounding 和 CAPTCHA 监督。{{3}}第二阶段,针对 Mobile、OS 和 Web 进行离线逐步强化学习,优化状态感知的动作选择,并将经过验证的 CAPTCHA 和 Grounding 实例嵌入真实界面中,以教授在视觉杂波下的精确局部定位。{{4}}第三阶段,采用多教师同策略蒸馏,将领域专精的教师模型整合为统一的策略。{{/4}}{{/3}}{{/2}}{{/1}}
验证层是最具特色的部分。任务完成度基于与任务相关的视觉关键点来评判,而不是粗略的最终画面检查;多个模型投票以聚合异构评审器——这一设计旨在让强化学习奖励信号对奖励黑客行为具有鲁棒性。验证后的反馈随后作为反思监督蒸馏回训练中,使智能体能够区分部分进展与真正的完成,并在长视界交互中恢复。这些都没有经过独立验证,卡片上也没有任何可复现的内容可供参照——这正是论文本应支撑的论断。
家族及其与Ant Group的关联
UI-Venus-2-9B 是 inclusionAI 一直以来都在悄悄发布的系列的第三代。最初的 UI-Venus 技术报告于 2025 年 8 月发布,包含 7B 和 72B 检查点;UI-Venus 1.5 随后于 2026 年 2 月推出,提供 2B、8B 和 30B-A3B 变体。新模型卡上的引用块署名“Venus Team, Ant Group”,这正是 inclusionAI 对自身与蚂蚁集团关系的表述——也就是说,这是蚂蚁集团的 AI 实验室以 inclusionAI 的名义发布成果。该系列的核心理念是:GUI 智能体应当仅凭像素工作——通过截图观察屏幕,而非依赖 DOM 树、无障碍 XML 或 UI 转储;正因如此,它才能适用于大量不暴露结构化 UI 数据的中英文移动应用。配套的 Venus Framework 来自该系列的 GitHub,用于驱动 Android 自动化,并支持并行多设备控制。

我们尚不知道的事情
对这个仓库的诚实解读是:其宣称与证据之间仍有巨大差距。目前没有公开的UI-Venus-2技术报告——那个徽章只是占位符,而README中写明该报告“尚未公开”——因此基准测试表格只是厂商自己提供的数据,既没有方法文档,也没有独立复现。没有真实可访问的项目页面。没有官方公告,也就意味着没有官方定价、没有托管的API,也没有确认的路线图。模型卡中的表格反复列出了一个UI-Venus-2-27B——在AndroidWorld上84.0分,OSWorld-Verified上80.5分,OSBlind上12.3分——但截至撰写本文时,这个模型在Hugging Face上并不存在,也就是说该系列的主打旗舰型号被提及却从未发布。而且下载量为零,目前实验室之外没有任何人实际运行过这个检查点。
你实际上会怎么运行它
在所有未知因素中,唯一具体的就是模型服务。该卡片记录了一条 vLLM 命令,该命令以 256K 上下文窗口和 OpenAI 兼容的 API 启动模型:
vllm serve inclusionAI/UI-Venus-2-9B --port 8000 --tensor-parallel-size 1 --max-model-len 262144 --reasoning-parser qwen3
这使得实际路径是自托管——下载权重、运行 vLLM,并将你的代理框架指向 localhost。在这种情况下,路由层是在周边技术栈上体现价值,而不是在 GUI 代理本身:编写任务计划的模型、复核屏幕状态的视觉模型、记录所发生内容的转录模型——所有这些都通过 OrcaRouter 以提供商列表价格接入,0% 加价并自动故障转移,因此你可以在不押注生产管道的情况下,用一个一天前发布的模型进行原型验证。当这样的 GUI 代理检查点进入某个路由提供商时,它会以相同的直通价格出现在该提供商的列表价格中,而供应商的降价也会在同一天落到我们这边。在那之前,Apache-2.0 的权重就是全部关键。

接下来看什么
三件事将决定这艘无声无息的船是否会成为新闻。{{1}}填满模型卡表格的UI-Venus-2-27B是否真的会出现在Hugging Face上,以及它是否带有12.3的OSBlind分数。{{/1}}{{2}}技术报告是否会发布,并能否经受住首次独立复现的检验。{{/2}}{{3}}以及Ant Group是否认为沉寂期已经结束——因为拥有这些表格数据和256K上下文窗口的9B开放权重智能体,不会在零下载的状态下停留太久。{{/3}}
本文中的对比1
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